Design of a Compact GPS/MEMS IMU Integrated Navigation ...

Copyright ⓒ 2021 The Korea Navigation Institute 68 www.koni.or.kr pISSN: 1226-9026 eISSN: 2288-842X

https://doi.org/10.12673/jant.2021.25.1.68

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Received 12 January 2021; Revised 29 January 2021Accepted (Publication) 18 February (28 February 2021)

*Corresponding Author: Jong-hyuk Lee

Tel: +82-31-538-6106E-mail: [email protected]

항행 및 항법

J. Adv. Navig. Technol. 25(1): 68-77, Feb. 2021

고기동 환경에 적용 가능한 소형 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈 설계

Design of a Compact GPS/MEMS IMU Integrated Navigation Receiver Module for High Dynamic Environment

정 구 용 · 박 대 영 · 김 성 민 · 이 종 혁*

단암시스템즈 기술연구소

Koo-yong Jeong · Dae-young Park · Seong-min Kim · Jong-hyuk Lee*

R&D Center of Danam Systems INC, Anyang 13930, Korea

[요 약]

본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인

하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터

측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링

및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.085.0 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확

인하였다.

[Abstract]

In this paper, a GPS/MEMS IMU integrated navigation receiver module capable of operating in a high dynamic environment is designed and fabricated, and the results is confirmed. The designed module is composed of RF receiver unit, inertial measurement unit, signal processing unit, correlator, and navigation S/W. The RF receiver performs the functions of low noise amplification, frequency conversion, filtering, and automatic gain control. The inertial measurement unit collects measurement data from a MEMS class IMU applied with a 3-axis gyroscope, accelerometer, and geomagnetic sensor. In addition, it provides an interface to transmit to the navigation S/W. The signal processing unit and the correlator is implemented with FPGA logic to perform filtering and corrrelation value calculation. Navigation S/W is implemented using the internal CPU of the FPGA. The size of the manufactured module is 95.0x85.0x.12.5mm, the weight is 110g, and the navigation accuracy performance within the specification is confirmed in an environment of 1200m/s and acceleration of 10g.

Key word : Global positioning system, Inertial measurement unit, Inertial navigation system, Micro electro mechanical system, Loosely coupled GPS/INS integrated navigation.


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Ⅰ. 서 론

INS(inertial navigation system)는 서로 직교하는 3축의 자이

로와 가속도센서로 이루어진 IMU(inertial measurement unit)의

출력을 가지고 항법 컴퓨터에서 위치, 속도 자세 등을 계산하여

유도 조종에 필요한 항법 정보를 전달하는 대표적인 추측항법

이다. 짧은 시간에 위치, 속도, 자세 등 다양한 항법 해를 제공하

는 장점이 있다. 하지만 적분에 의한 항법 해를 계산함으로서

센서 오차로 인해 장시간 운용 시 오차가 누적된다는 단점이 있

다 [3], [4]. 최근에는 반도체 기술의 발전으로 크기가 작고 전력소모가

적으며 가격이 싼 MEMS(micro electro mechanical system) IMU를 점점 많이 사용하고 있는 추세다. 그런데 MEMS IMU는 기

존의 기계식이나 광학식에 비해 성능이 낮아 항법해가 빠르게

발산하는 특징을 갖는다 [1], [2]. 이러한 단점을 보완할 수 있는

방법으로 GPS/INS 통합항법이 있다. GPS(global positioning system)는 인공위성에서 전송한 신호를 추적하여 항법정보를

계산하는 항법장치로 일정한 수준의 오차 범위 내에서 실시간

으로 위치, 속도, 시간을 계산한다. 시간 증가에 따른 오차누적

이 없어 장시간 안정성이 좋기 때문에 MEMS IMU와 상호보완

적인 특징을 갖는다 [1], [5]. 또한 고기동 환경에서도 GPS 수신

기의 신호추적루프 특성을 고려하여 설계할 경우 안정적으로

항법성능을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 고기동 환경에 적용가능한 소형 GPS/MEMS

IMU 수신모듈의 설계 및 제작 방법을 제안한다. 고가속도, 고저크 환경에 만족하는 GPS 수신기를 설계하고, MEMS IMU와

결합하여 통합항법 구현을 설명한다. 제작한 모듈의 항법성능

을 검증하기 위해 차량시험 및 고기동 환경의 시뮬레이션을 수

행하여 성능 규격을 만족함을 확인하였다.

Ⅱ. H/W 설계 및 제작

제작된 소형 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈은 그림 1과 같이 PCB(printed circuit board) 형태의 모듈타입으로, 타 장

비에 장착 및 호환이 가능하도록 설계하였다. 또한 고기동 환경

에 문제없이 동작함으로써, 다양한 우주항공/방산 전자장비에

적용이 가능하도록 그 목표를 설정하였다. 소형 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈의 설계사양 및 목표는 표 1과 같다.

H/W는 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기로 구성

되어 있고, 구성도는 그림 2와 같다. 신호처리부와 상관기 로직

을 구현하기 위한 FPGA(field programmable gate array)로 Intel社의 Cyclone V FPGA SoC 5CSEBA6U23I7N 제품을 선정하였

다. 이 제품은 CPU가 포함된 SoC제품군으로 위성항법 및 통합

항법 S/W의 구동을 위해 별도의 CPU를 사용 할 필요가 없어

소형화에 이점을 가진다. 또한 110K의 로직 용량 및 ARM Coretex-A9을 최대 925MHz clock 주파수로 사용할 수 있다.

표 1. 설계 사양

Table 1. Design specification.

Item SpecificationFrequency GPS L1Channel 12

Output rate 1, 10 Hz(GPS), 100Hz(GPS/INS)Dynamic performance Maximum speed 1200m/s, acc 10g

Position accuracy ≤ 5m (Horizontal CEP)Velocity accuracy ≤ 0.5 m/s (3D RMS)

Attitude accuracy Roll/pitch : 1.0° (RMS, static/dynamic)Yaw : ≤ 1.5° (RMS, dynamic)

Input voltage +8 ~ +32VDCInterface RS422, SDLC, 1PPS, RESET, SYNC

Size ≤ 95.0 x 85.0 x 12.5 mm Weight ≤ 150g

Power consumption ≤ 12W

그림 1. 소형 GPS/MEMS IMU 통합항법 구조 및 형상

Fig. 1. Fabricated GPS/MEMS IMU integrated navigation receiver module.

그림 2. 하드웨어 구성도

Fig. 2. Hardware configuration.

2-1 RF 수신부

RF 수신부는 안테나를 통하여 수신된 GPS L1 위성신호를

저잡음증폭, 주파수변환, 필터링을 거쳐 Low IF(intermediate frequency)신호로 변환하는 기능을 수행하고, 구성은 그림 3과

같다. 능동안테나(active antenna)를 적용하기 위하여 RF 수신

부 입력에는 Bias-T를 적용하였으며, 추후 위치정확도 향상을

위한 이중 주파수(dual frequency) 위성항법을 적용하기 위하여

L5 위성신호를 수신할 수 있도록 설계하였다. RF 수신부는 신

호방사, 잡음유입 등을 방지하기 위하여 차폐케이스를 적용하

였고, RF 수신부의 최대이득은 85dB 이하, 잡음지수는 3dB 이하로 측정되었다.


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2-2 관성측정부

통합항법을 위한 관성측정부는 XSENS社의 3축 자이로스코

프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU인 MTi-1-T의 데이터를 SPI(serial peripheral interface)를 이용해 수집하고, 통합항법 S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. IMU의 성

능은 표 2와 같다.

2-3 신호처리부

신호처리부에서는 RF 수신부로부터 수신된 IF 신호를 ADC (analog-digital converter)를 통하여 디지털 데이터로 변환 후 획

득한다. 또한 FPGA 로직을 사용하여 디지털신호처리를 수행

하고, 상관기로 전달하는 기능을 수행한다.ADC는 LVDS(low-voltage differential signaling)규격의 시리

얼 인터페이스로 FPGA와 연동되고, SERDES IP 사용하여

deserialize하여 데이터를 획득한다. 이렇게 획득한 샘플 데이터

는 RF 수신부에서 상관기에서 사용할 주파수로의 변환이 완료

된 신호이다. 따라서 신호처리부에서는 DC성분 및 신호대역

이외의 잡음을 제거하기 위한 대역통과 필터링만 수행한다. 대역통과 필터는 RF 수신부에서 설계된 IF 중심주파수를

기준으로 2.2MHz의 대역폭과 80dB의 감쇠량을 갖도록 설계하

였다. 그림 4는 사용한 대역통과 필터의 응답특성을 나타낸다.마지막으로 RF 수신부에서 사용되는 PLL(phase locked

loop) 및 저역통과필터의 특성은 소자의 register를 통해 설정이

가능하며, 이러한 설정을 위한 인터페이스를 제공한다. 본 논문

에서는 IF의 중심주파수가 4Mhz, 저역통과필터의 대역폭이

10Mhz가 되도록 설계하였다. 그림 5는 FPGA에 신호처리부를

구현하여 획득한 데이터를 사용하여 스펙트럼을 확인한 결과

이고, 이를 통해 설계대로 동작됨을 확인하였다.

2-4 상관기

상관기는 신호처리부로부터 수신된 IF 신호와 상관기에서

생성된 replica 신호 간의 상관 값을 위성항법부로 전달하는 기

능을 수행한다. 그림 6과 같이 replica 신호 생성을 위해 carrier NCO(numerically controlled oscillator), code NCO, code

generator 블록을 구성하고, 생성된 replica 신호와 수신 신호와

의 곱셈을 누적하는 accumulator를 구성하였다. 상관기에서는

수신신호와 early, prompt, late code의 상관 값을 위성항법부에

전달한다. 또한 신호추적을 위해 위성항법부에서 DLL(delay locked loop), FLL(frequency locked loop), PLL의 discriminator와 loop filtering을 수행하는데, 이로부터 얻은 feedback값을 각

NCO에 업데이트 할 수 있도록 인터페이스를 제공한다. 상관기

는 약 400개의 ALUT 및 약 600의 로직 레지스터를 사용하여

구현하였고, 총 32개의 상관기가 동시 동작하도록 설계하였다.

표 2. 센서 성능

Table 2. Sensors specifications.

Parameter MTi-1-T

Accelerometer in-run bias stability (mg) 0.1Accelerometer noise density (μg/sqrt(Hz)) 200Gyroscope in-run bias stability (deg/h) 10Gyroscope noise density(deg/s/sqrt(Hz)) 0.01

그림 3. RF 수신부 구성도

Fig. 3. RF receiver configuration

그림 4. 대역통과필터 응답특성

Fig. 4. Band pass filter response.

그림 5. (a) ADC 샘플데이터 (b) 대역통과 필터 결과

Fig. 5. (a) ADC sample data (b) Band pass filter result.


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그림 6. 상관기 구성

Fig. 6. Correlator configuration.

Ⅲ. 항법 S/W 구현

3-1 위성항법 S/W 구현

위성항법 GPS L1 수신기 S/W는 상관기에서 전달하는 신호

의 상관 값을 이용하여 위성신호 획득 및 추적을 수행하고, 이

과정에서 계산된 의사거리를 바탕으로 수신기의 항법 해를 계

산한다. 위성항법 S/W를 역할에 따라 신호획득부, 신호추적부, 항법부로 분류할 수 있다.

그림 7. 신호획득부

Fig. 7. Signal acquisition.

그림 8. 신호추적부

Fig. 8. Signal tracking.

그림 9. 항법부

Fig. 9. GPS navigation.

신호획득부는 수신신호의 doppler frequency와 code phase를

추정하는 기능을 수행한다. 신호획득을 수행하는 상관기 채널

은 32개이며, serial search 방식으로 설계하였다. 그림 7은 신호

획득부의 구조로, serial search range는 ±5000Hz이고 doppler bin은 500Hz 이다.

신호추적부는 신호획득부로부터 획득된 신호를 추적하는

기능을 수행하며, 코드추적루프와 캐리어추적루프로 구성된

다. 코드추적루프는 DLL을 이용하여 코드위상 지연을 추적하

며, 그림 8과 같이 캐리어추적루프부터 aiding을 받는 방식으로

설계하였다. 캐리어추적루프는 FLL과 PLL을 이용하여 carrier의 doppler frequency를 추적한다. PLL lock 여부를 확인하여

lock이 되지 않으면 FLL로부터 assist를 받고, lock이 되면 PLL만 동작하도록 설계하였다.

항법부는 의사거리, 의사거리 속도를 이용하여 수신기의 위

치, 속도를 계산하는 기능을 수행하며, 그 구조는 그림 9와 같

다. 신호추적부에서 측정된 code phase를 기반으로 의사거리를

추정하였고, ephemeris 데이터를 이용하여 위성의 위치를 계산

하였다. 수신기의 위치, 속도 해를 계산하기 위해

WLS(weighted least square)를 수행하였고, WLS의 weight matrix는 각 위성의 SNR(signal to noise ratio), elevation, 대류층, 이온층 정보 등으로 구성하였다.

3-2 GPS/MEMS IMU 통합항법 S/W 구현

GPS/MEMS IMU 통합항법 시스템은 그림 10과 같이

Kalman filter를 이용하여 약 결합 방식으로 구현하였다. MEMS IMU의 가속도, 각속도 측정치를 이용하여 관성항법을

하고, GPS의 위치, 속도 정보와 지자기센서 방위각 정보를 측

정값으로 하는 Kalman filter를 설계하여 관성항법의 위치, 속도, 자세 오차와 IMU 바이어스를 보정하도록 구현하였다.

Kalman filter의 상태변수는 식 (1)과 같이 위치오차, 속도오

차, 자세오차, 자이로바이어스 오차, 가속도계바이어스 오차

로 구성하였다 [2].

(1)



그림 10. 약 결합 통합항법 알고리즘

Fig. 10. Loosely coupled integrated navigation algorithm.

시스템 모델은 식 (2)과 같이 스트랩다운 관성항법 오차방

정식을 이용하였다 [2].

×

×

×

(2)

Kalman filter의 측정모델은 정적 초기정렬 모드와 동적 모드

로 나눠서 구현하였다. 정적 초기정렬 모드의 측정모델은 GPS의 위치, 속도, 지자기센서 방위각을 이용하는 것으로, 식 (3)과

같다.

∼ (3)

별도의 방위각 정보를 이용하는 이유는 MEMS IMU 단독으

로 방위각을 계산하면 자이로센서 성능이 낮기 때문에 수 십도

의 오차가 발생하기 때문이다. 따라서 정지상태에서 초기정렬

시에는 지자기센서의 측정값을 이용하여 식 (4)와 같이 방위각

을 구하고, 이 값을 Kalman filter의 측정치로 이용한다.

tan ⊥

⊥

(4)

⊥

⊥ : Leveled values of the measured magnetic field in body

frame : Magnetic declination angle

이동 중에는 별도의 방위각 정보가 없더라도 GPS의 속도 측

정치를 통해서 방위각 보정이 가능하다. 오히려 지자기센서의

방위각 정보를 이용할 경우 주변 자기 환경 변화에 따른 오차가

발생될 수 있다. 따라서 동적모드에서 측정치는 GPS 위치, 속도 정보를 이용하였고, 이는 식 (5)와 같다.

∼ (5)

Ⅳ. 성능 시험

4-1 차량주행 시험

GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈의 성능을 검증하기 위

해 차량주행 시험을 수행하였다. 주행 장소는 의왕 백운호수 주

변도로로, 시험 구성 및 주행경로는 그림 11과 같다. 주행 전 출

발점에서 약 300초간 초기정렬을 수행하고, 주행경로를 4회 왕

복하여 약 30분간 주행하였으며 차량 속도는 도로 주행환경에

따라 0~80 km/h로 하였다. 위치, 속도 정확도를 확인하기 위하여 Septentrio社의

ASTERX3 수신기를 이용해 고정밀의 RTK(real time kinematic) 보정 데이터를 사용하였고, 자세 데이터를 비교하기 위하여

XSENS社의 MTi-7의 자세 정보를 이용하였다. 시험에 사용한

참조 데이터의 정확도는 표 3과 같다.

그림 11. 차량주행 시험 구성

Fig. 11. Vehicle test configuration.

표 3. 참조 데이터 정확도

Table 3. Reference data accuracy.ASTERX3 MTi-7

Position accuracy (m)

Horizontal (RMS) 0.6 cm -Vertical (RMS) 1.0 cm -

Velocityaccuracy (m/s)

Horizontal (RMS) 0.8 cm/s -Vertical (RMS) 1.3 cm/s -

Attitudeaccuracy (deg)

Roll/pitch (RMS) - 0.5°Yaw (RMS) - 1.5°


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표 4. 차량 주행 중 항법 정확도

Table 4. Navigation accuracy in vehicle test.GPS GPS/INS

Position accuracy (m)

Horizontal (CEP) 2.8337 1.3649Vertical (RMS) 6.7205 4.7453


East (RMS) 0.0969 0.0864North (RMS) 0.0963 0.0871

Up (RMS) 0.1714 0.09593D RMS 0.2192 0.1557


Roll (RMS) - 0.3134Pitch (RMS) - 0.3325Yaw (RMS) - 0.9208

그림 12. 차량주행 시험 위치 오차

Fig. 12. Position error in vehicle test.

그림 13. 차량주행 시험 속도 오차

Fig. 13. Velocity error in vehicle test.

그림 14. 차량주행 시험 자세 오차

Fig. 14. Attitude error in vehicle test.

그림 15. 차량주행 시험 가시 위성 개수

Fig. 15. Number of visible satellites in vehicle test.

그림 16. 차량시험 IMU 바이어스 추정 결과

Fig. 16. IMU bias estimation result in vehicle test.

MEMS IMU는 센서 성능으로 인해 단독항법 시 위치, 속도

오차가 빠르게 발산한다. 따라서 GPS/INS 통합항법 알고리즘

은 GPS의 위치, 속도 항법성능을 추종하도록 설계가 되어있다. 그림 12와 그림 13을 확인해보면, 300초 초기정렬 이후에 GPS 위치, 속도 항법 결과를 GPS/INS가 따라가는 경향을 확인할 수

있다. 다만 그림 15를 보면 가시 위성 수의 변화가 잦고, 일시적

으로 5개 이하로 감소하는 구간도 발생한 것을 확인할 수 있다.



이러한 구간에서 GPS의 항법 성능이 저하되어 위치, 속도 오차

가 크게 발생했는데, GPS/INS 통합항법을 통해 오차를 완만하

게 안정시킬 수 있었고, 그 결과 주행 전체의 항법 정확도 성능

이 향상되는 것을 표 4를 통해 확인할 수 있다. 그림 14 자세 오차 그래프를 보면, 초기정렬(0~.300초) 시 자

세는 60초 이내에 안정화되는 것을 확인할 수 있었다. Yaw 정렬이 roll, pitch와 비슷한 속도로 안정화 될 수 있었던 원인은 지

자기센서를 이용하여 측정한 방위각을 Kalman filter 측정치로

사용했기 때문이다. 다만 지자기센서 자체의 오차가 약 4° 발생

했지만 MEMS IMU 자체로 정렬하는 것보다 오차가 적고, 계산

속도도 짧아 정렬 시간을 단축할 수 있었다. 초기정렬을 마치고 주행을 시작하면서 yaw 오차가 순간적

으로 약 –5°까지 발생했다가 안정화되었다. 이 구간은 정지 상

태에서 이동을 시작하는 시점으로, 일시적인 과도 응답으로 볼

수 있다. 오차가 안정화 되는데 약 60초의 시간이 소요되었다. 안정화 속도는 초기정렬 자세오차에 비례하는 것으로, 보다 정

확한 방위각 측정치를 이용할 경우 빠르게 안정화가 될 것이다. 표 4를 보면 동적모드 전 구간에서 위성항법과 통합항법 모

두 표 1에서 제시한 위치, 속도, 자세 정확도 설계사양을 만족하

는 것을 확인할 수 있다. 추가적으로 그림 16을 통해 자이로와

가속도계의 바이어스를 추정 결과를 확인할 수 있었는데, 자이

로는 최대 1000deg/h, 가속도계는 최대 6mg의 바이어스 성능을

보임을 확인할 수 있었다.

그림 17. 고기동 시뮬레이션 시험 위치 오차

Fig. 17. High dynamic simulation test position error.

그림 18. 고기동 시뮬레이션 시나리오 궤적

Fig. 18. High dynamic simulation scenario trajectory.

4-2 고기동 환경 시뮬레이션 시험

GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈의 고기동 환경 성능을

검증하기 위해 그림 17과 같이 시뮬레이션 실험을 구성하였다. GPS 신호는 Spirent社의 GSS8000 위성신호 모의기에서 출력

되는 GPS L1 C/A신호를 사용하고, 모의 IMU 측정데이터는 위

성신호 모의기에서 획득한 가속도, 자세, 각속도 참 데이터를

이용하여 항법좌표계에서 동체좌표계로 좌표계 변환한 후

MEMS IMU의 오차성분을 더하여 이용하였다. IMU의 오차 성

분은 차량시험 시 추정한 바이어스 정보를 바탕으로 가속도계

바이어스 10mg, 자이로 바이어스 1000 deg/h로 설정하였다. 고기동 시나리오의 궤적은 그림 18과 같고, 환경조건은 최고

속도 1200m/s, 최고 가속도 10g, 최고 저크 50g/s로 그림 19와

같다. 정적 초기정렬은 650초 수행하고 방위각 측정값은 차량

시험 시 지자기센서의 방위각 오차 수준(RMS 4°)을 고려하여

적용하였다.

그림 19. 고기동 시뮬레이션 시나리오

Fig. 19. High dynamic simulation scenario.

그림 20. (a) 신호 성상도 (b) IQ 출력 파형

Fig. 20. (a) Constellation of signal (b) IQ output waveform.


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그림 21. 고기동 시뮬레이션 시험 가시 위성 개수

Fig. 21. Number of visible satellites in high dynamic simulation.

그림 22. 고기동 시뮬레이션 시험 위치 오차

Fig. 22. Position error in high dynamic simulation.

그림 23. 고기동 시뮬레이션 시험 속도 오차

Fig. 23. Velocity error in high dynamic simulation.

그림 24. 고기동 시뮬레이션 시험 자세 오차

Fig. 24. Attitude error in high dynamic simulation.

그림 25. 고기동 시뮬레이션 IMU 바이어스 추정 결과

Fig. 25. IMU bias estimation result in high dynamic simulation.

표 5. 고기동 시뮬레이션 항법 정확도

Table 5. Navigation accuracy in high dynamic simulation.

GPS GPS/INSPosition

accuracy (m) Horizontal (CEP) 1.1316 1.5777Vertical (RMS) 1.1382 1.1604


East (RMS) 0.0979 0.0823North (RMS) 0.1087 0.0573

Up (RMS) 0.1078 0.06093D RMS 0.1817 0.1174


Roll (RMS) - 0.0644Pitch (RMS) - 0.5710Yaw (RMS) - 0.3153

그림 20을 통해 고기동 환경 시뮬레이션에서 GPS 위성항법

의 신호추적부가 PLL lock이 풀리지 않고 신호추적이 정상적

으로 동작하는 것을 확인할 수 있다. 그 결과 그림 21에서 가시

위성 수를 보면 8개 이상을 안정적으로 유지하였고, GPS 위성

항법의 위치오차는 모든 방향에서 5m 이하의 성능을 유지하는

것을 그림 22 위치오차 그래프에서 확인할 수 있다. 앞서 언급

한 바와 같이 GPS/MEMS IMU 통합항법은 GPS 위성항법의 항

법 성능이 안정적인 경우 그 결과를 추종하도록 설계되어있다. 따라서 통합항법의 위치 오차는 위성항법의 성능과 같거나 다



소 큰 결과가 나왔다. 그림 23 속도 오차 그래프를 보면, 속도 정확도의 경우 두 가

지 상황에서 오차가 크게 발생하였다. 첫 번째는 초기정렬 직후

약 60초 동안이다. 이 시점의 오차 원인은 초기정렬시 발생한

자세 오차에 의한 것으로, 정지 상태에서 이동을 시작하는 것과

더불어 자세 오차의 크기만큼 속도 벡터 오차 성분이 생성되면

서 항법성능이 악화되었다. 하지만 약 60초가 지나면 자세가 보

정되면서 속도 오차 역시 안정 상태로 접어드는데 이러한 구간

은 동적모드 변경 시 발생하는 과도현상으로 볼 수 있다. 두 번째는 동적 모드 안정화 이후 저크가 크게 발생한 시점

으로, 이 경우 GPS의 속도오차가 발생함에 따라 이를 추종하는

통합항법의 속도 오차도 발생하였다. 하지만 통합항법은 오차

의 크기가 완만하게 발생했다가 완화되는 현상을 보인다.자세 오차는 초기정렬 시 roll, pitch 모두 가속도계 바이어스

(10mg)에 의해 약 0.57°(10m rad)에 수렴했고, yaw는 방위각 측

정치에 의해 5°에 수렴한 것을 그림 24를 통해 확인할 수 있다. 동적모드 초기에 속도와 마찬가지로 기동 초반에 오차가 roll 각에서 발생했고, 약 60초 이후 안정화 되었다. 이후 모든 구간

에서 1° 이하의 자세오차 성능을 유지하였다. 표 5 고기동 환경 동적 구간에서의 항법 성능을 보면, 위성항

법과 통합항법의 위치, 속도, 자세 모든 항법 성능이 표 1에서

제시한 설계 사양을 만족하는 것을 확인할 수 있다. 추가적으로

통합항법을 통해 IMU의 측정오차를 추정한 결과가 설정한 오

차 값(자이로 바이어스 1000 deg/h, 가속도계 바이어스 10mg)으로 수렴한 것을 그림 25를 통해 확인할 수 있었다.

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 고기동 환경에서 동작이 가능한 소형

GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈의 H/W를 설계 및 제작하

고, FPGA를 이용하여 GPS 위성항법과 GPS/MEMS IMU 통합

항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈을 사용하여 차량 주행시

험 및 고기동 환경의 시뮬레이션 등 다양한 조건에서의 시험 및

검증을 통하여 설계요소를 최적화함으로써 목표사양을 만족

하는 것을 확인하였다. 그에 따라 위성항법이 필요한 우주항공/방산 전자장비에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

References

[1] D. H. Titterton and J. L. Weston, Strapdown inertial navigation technology, 2nd ed. United Kingdom, UK: The Institution of Electrical Engineers, 2004.

[2] P. Aggarwal, Z. Syed, A. Noureldin, N. El-Sheimy, MEMS-based Integrated Navigation, Boston, MA, USA: Artech House, 2010.

[3] H. S. Kim, S. J. Baek, and Y. C. Cho, “Improving INS/GPS integrated system position error using dilution of precision,” Journal of Advanced Navigation Technology, Vol 21, No. 1, pp. 138-144, Feb. 2017.

[4] S. J. Baek, “A design of the IMM filter for improving position error of the INS/GPS integrated system,” Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 23, No. 3, pp. 221-227, Jun. 2019.

[5] J. D. Park, M. W. Kim, H. S. Kim, J. Y. Lee and H. K. Lee, “Lever arm error compensation of GPS/INS integrated navigation by velocity measurements,” Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 41, No. 6, pp.481-487, May. 2013.

정 구 용 (Koo-yong Jeong)2012년 2월 : 한양대학교 전기제어공학과 (공학사)

2015년 7월 ~ 현재 : 단암시스템즈 기술연구소

※ 관심분야 : 관성항법, GPS/INS 통합항법, 최적제어

박 대 영 (Dae-young Park)

2013년 2월 : 서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 (공학사)

2019년 2월 ~현재 : 단암시스템즈 기술연구소

※ 관심분야 : 위성통신, 통신이론, 계측제어


77 www.koni.or.kr

김 성 민 (Seong-min Kim)

2010년 8월 : 고려대학교 전기전자전파공학부 (공학사)

2012년 8월 : 고려대학교 전기전자공학과 (공학석사)

2012년 7월 ~ 현재 : 단암시스템즈 기술연구소

※ 관심분야 : 위성항법, 신호처리, 컴퓨터 비전, 머신러닝

이 종 혁 (Jong-hyuk Lee)

2009년 2월 : 경희대학교 전파공학과 (공학사)

2011년 2월 : 경희대학교 전자전파공학과 (공학석사)

2010년12월 ~ 현재 : 단암시스템즈 기술연구소

※ 관심분야 : RF/Microwave 시스템, 회로해석 및 설계

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